Install python libraries

!pip install obspy numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow

Collecting obspy
  Downloading obspy-1.4.2-cp312-cp312-win_amd64.whl.metadata (4.0 kB)
Requirement already satisfied: numpy in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (1.26.4)
Requirement already satisfied: pandas in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (2.2.2)
Requirement already satisfied: matplotlib in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (3.9.2)
Requirement already satisfied: scikit-learn in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (1.5.1)
Collecting tensorflow
  Downloading tensorflow-2.19.0-cp312-cp312-win_amd64.whl.metadata (4.1 kB)
Requirement already satisfied: scipy>=1.7 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from obspy) (1.13.1)
Requirement already satisfied: lxml in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from obspy) (5.2.1)
Requirement already satisfied: setuptools in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from obspy) (75.1.0)
Collecting sqlalchemy<2 (from obspy)
  Downloading SQLAlchemy-1.4.54-cp312-cp312-win_amd64.whl.metadata (11 kB)
Requirement already satisfied: decorator in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from obspy) (5.1.1)
Requirement already satisfied: requests in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from obspy) (2.32.3)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.2 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from pandas) (2.9.0.post0)
Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from pandas) (2024.1)
Requirement already satisfied: tzdata>=2022.7 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from pandas) (2023.3)
Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (1.2.0)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (0.11.0)
Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (4.51.0)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.3.1 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (1.4.4)
Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (24.1)
Requirement already satisfied: pillow>=8 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (10.4.0)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (3.1.2)
Requirement already satisfied: joblib>=1.2.0 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from scikit-learn) (1.4.2)
Requirement already satisfied: threadpoolctl>=3.1.0 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from scikit-learn) (3.5.0)
Collecting absl-py>=1.0.0 (from tensorflow)
  Downloading absl_py-2.3.0-py3-none-any.whl.metadata (2.4 kB)
Collecting astunparse>=1.6.0 (from tensorflow)
  Downloading astunparse-1.6.3-py2.py3-none-any.whl.metadata (4.4 kB)
Collecting flatbuffers>=24.3.25 (from tensorflow)
  Downloading flatbuffers-25.2.10-py2.py3-none-any.whl.metadata (875 bytes)
Collecting gast!=0.5.0,!=0.5.1,!=0.5.2,>=0.2.1 (from tensorflow)
  Downloading gast-0.6.0-py3-none-any.whl.metadata (1.3 kB)
Collecting google-pasta>=0.1.1 (from tensorflow)
  Downloading google_pasta-0.2.0-py3-none-any.whl.metadata (814 bytes)
Collecting libclang>=13.0.0 (from tensorflow)
  Downloading libclang-18.1.1-py2.py3-none-win_amd64.whl.metadata (5.3 kB)
Collecting opt-einsum>=2.3.2 (from tensorflow)
  Downloading opt_einsum-3.4.0-py3-none-any.whl.metadata (6.3 kB)
Requirement already satisfied: protobuf!=4.21.0,!=4.21.1,!=4.21.2,!=4.21.3,!=4.21.4,!=4.21.5,<6.0.0dev,>=3.20.3 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from tensorflow) (4.25.3)
Requirement already satisfied: six>=1.12.0 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from tensorflow) (1.16.0)
Collecting termcolor>=1.1.0 (from tensorflow)
  Downloading termcolor-3.1.0-py3-none-any.whl.metadata (6.4 kB)
Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.6.6 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from tensorflow) (4.11.0)
Requirement already satisfied: wrapt>=1.11.0 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from tensorflow) (1.14.1)
Collecting grpcio<2.0,>=1.24.3 (from tensorflow)
  Downloading grpcio-1.73.0-cp312-cp312-win_amd64.whl.metadata (4.0 kB)
Collecting tensorboard~=2.19.0 (from tensorflow)
  Downloading tensorboard-2.19.0-py3-none-any.whl.metadata (1.8 kB)
Collecting keras>=3.5.0 (from tensorflow)
  Downloading keras-3.10.0-py3-none-any.whl.metadata (6.0 kB)
Requirement already satisfied: h5py>=3.11.0 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from tensorflow) (3.11.0)
Collecting ml-dtypes<1.0.0,>=0.5.1 (from tensorflow)
  Downloading ml_dtypes-0.5.1-cp312-cp312-win_amd64.whl.metadata (22 kB)
Requirement already satisfied: wheel<1.0,>=0.23.0 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from astunparse>=1.6.0->tensorflow) (0.44.0)
Requirement already satisfied: rich in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from keras>=3.5.0->tensorflow) (13.7.1)
Collecting namex (from keras>=3.5.0->tensorflow)
  Downloading namex-0.1.0-py3-none-any.whl.metadata (322 bytes)
Collecting optree (from keras>=3.5.0->tensorflow)
  Downloading optree-0.16.0-cp312-cp312-win_amd64.whl.metadata (31 kB)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from requests->obspy) (3.3.2)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from requests->obspy) (3.7)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from requests->obspy) (2.2.3)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from requests->obspy) (2025.4.26)
Requirement already satisfied: greenlet!=0.4.17 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from sqlalchemy<2->obspy) (3.0.1)
Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from tensorboard~=2.19.0->tensorflow) (3.4.1)
Collecting tensorboard-data-server<0.8.0,>=0.7.0 (from tensorboard~=2.19.0->tensorflow)
  Downloading tensorboard_data_server-0.7.2-py3-none-any.whl.metadata (1.1 kB)
Requirement already satisfied: werkzeug>=1.0.1 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from tensorboard~=2.19.0->tensorflow) (3.0.3)
Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.1.1 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from werkzeug>=1.0.1->tensorboard~=2.19.0->tensorflow) (2.1.3)
Requirement already satisfied: markdown-it-py>=2.2.0 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from rich->keras>=3.5.0->tensorflow) (2.2.0)
Requirement already satisfied: pygments<3.0.0,>=2.13.0 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from rich->keras>=3.5.0->tensorflow) (2.15.1)
Requirement already satisfied: mdurl~=0.1 in c:\users\echuk\anaconda3\lib\site-packages (from markdown-it-py>=2.2.0->rich->keras>=3.5.0->tensorflow) (0.1.0)
Downloading obspy-1.4.2-cp312-cp312-win_amd64.whl (14.1 MB)
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   ------ --------------------------------- 2.4/14.1 MB 15.0 MB/s eta 0:00:01
   -------------------- ------------------- 7.3/14.1 MB 21.6 MB/s eta 0:00:01
   -------------------------------- ------- 11.5/14.1 MB 20.1 MB/s eta 0:00:01
   ---------------------------------------- 14.1/14.1 MB 18.9 MB/s eta 0:00:00
Downloading tensorflow-2.19.0-cp312-cp312-win_amd64.whl (376.0 MB)
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   - -------------------------------------- 16.0/376.0 MB 38.7 MB/s eta 0:00:10
   -- ------------------------------------- 24.1/376.0 MB 39.2 MB/s eta 0:00:09
   --- ------------------------------------ 32.5/376.0 MB 38.9 MB/s eta 0:00:09
   ---- ----------------------------------- 41.2/376.0 MB 39.7 MB/s eta 0:00:09
   ----- ---------------------------------- 50.1/376.0 MB 39.8 MB/s eta 0:00:09
   ------ --------------------------------- 59.2/376.0 MB 40.6 MB/s eta 0:00:08
   ------- -------------------------------- 68.9/376.0 MB 40.7 MB/s eta 0:00:08
   -------- ------------------------------- 77.6/376.0 MB 41.2 MB/s eta 0:00:08
   --------- ------------------------------ 87.3/376.0 MB 41.6 MB/s eta 0:00:07
   ---------- ----------------------------- 96.5/376.0 MB 41.9 MB/s eta 0:00:07
   ---------- ---------------------------- 105.6/376.0 MB 42.2 MB/s eta 0:00:07
   ----------- --------------------------- 114.3/376.0 MB 41.7 MB/s eta 0:00:07
   ------------ -------------------------- 121.1/376.0 MB 41.4 MB/s eta 0:00:07
   ------------- ------------------------- 128.7/376.0 MB 40.9 MB/s eta 0:00:07
   -------------- ------------------------ 136.3/376.0 MB 40.5 MB/s eta 0:00:06
   -------------- ------------------------ 143.9/376.0 MB 40.3 MB/s eta 0:00:06
   --------------- ----------------------- 151.5/376.0 MB 40.2 MB/s eta 0:00:06
   ---------------- ---------------------- 159.4/376.0 MB 39.9 MB/s eta 0:00:06
   ----------------- --------------------- 167.2/376.0 MB 39.9 MB/s eta 0:00:06
   ------------------ -------------------- 174.6/376.0 MB 39.7 MB/s eta 0:00:06
   ------------------ -------------------- 181.9/376.0 MB 39.4 MB/s eta 0:00:05
   ------------------- ------------------- 190.1/376.0 MB 39.4 MB/s eta 0:00:05
   -------------------- ------------------ 197.9/376.0 MB 39.4 MB/s eta 0:00:05
   --------------------- ----------------- 206.3/376.0 MB 39.4 MB/s eta 0:00:05
   ---------------------- ---------------- 214.2/376.0 MB 39.3 MB/s eta 0:00:05
   ----------------------- --------------- 222.0/376.0 MB 39.3 MB/s eta 0:00:04
   ----------------------- --------------- 230.7/376.0 MB 39.3 MB/s eta 0:00:04
   ------------------------ -------------- 238.8/376.0 MB 39.4 MB/s eta 0:00:04
   ------------------------- ------------- 246.9/376.0 MB 39.3 MB/s eta 0:00:04
   -------------------------- ------------ 255.9/376.0 MB 39.3 MB/s eta 0:00:04
   --------------------------- ----------- 264.0/376.0 MB 39.3 MB/s eta 0:00:03
   ---------------------------- ---------- 271.8/376.0 MB 39.3 MB/s eta 0:00:03
   ----------------------------- --------- 280.5/376.0 MB 39.4 MB/s eta 0:00:03
   ----------------------------- --------- 288.6/376.0 MB 39.3 MB/s eta 0:00:03
   ------------------------------ -------- 297.0/376.0 MB 39.3 MB/s eta 0:00:03
   ------------------------------- ------- 305.4/376.0 MB 39.3 MB/s eta 0:00:02
   -------------------------------- ------ 313.8/376.0 MB 39.3 MB/s eta 0:00:02
   --------------------------------- ----- 321.7/376.0 MB 39.1 MB/s eta 0:00:02
   ---------------------------------- ---- 329.8/376.0 MB 38.9 MB/s eta 0:00:02
   ----------------------------------- --- 338.2/376.0 MB 38.8 MB/s eta 0:00:01
   ----------------------------------- --- 346.6/376.0 MB 38.7 MB/s eta 0:00:01
   ------------------------------------ -- 355.2/376.0 MB 38.6 MB/s eta 0:00:01
   ------------------------------------- - 363.1/376.0 MB 38.4 MB/s eta 0:00:01
   --------------------------------------  371.5/376.0 MB 38.6 MB/s eta 0:00:01
   --------------------------------------  375.9/376.0 MB 38.4 MB/s eta 0:00:01
   --------------------------------------  375.9/376.0 MB 38.4 MB/s eta 0:00:01
   --------------------------------------  375.9/376.0 MB 38.4 MB/s eta 0:00:01
   --------------------------------------  375.9/376.0 MB 38.4 MB/s eta 0:00:01
   --------------------------------------  375.9/376.0 MB 38.4 MB/s eta 0:00:01
   --------------------------------------  375.9/376.0 MB 38.4 MB/s eta 0:00:01
   --------------------------------------  375.9/376.0 MB 38.4 MB/s eta 0:00:01
   --------------------------------------- 376.0/376.0 MB 31.2 MB/s eta 0:00:00
Downloading absl_py-2.3.0-py3-none-any.whl (135 kB)
Downloading astunparse-1.6.3-py2.py3-none-any.whl (12 kB)
Downloading flatbuffers-25.2.10-py2.py3-none-any.whl (30 kB)
Downloading gast-0.6.0-py3-none-any.whl (21 kB)
Downloading google_pasta-0.2.0-py3-none-any.whl (57 kB)
Downloading grpcio-1.73.0-cp312-cp312-win_amd64.whl (4.3 MB)
   ---------------------------------------- 0.0/4.3 MB ? eta -:--:--
   ---------------------------------------- 4.3/4.3 MB 32.6 MB/s eta 0:00:00
Downloading keras-3.10.0-py3-none-any.whl (1.4 MB)
   ---------------------------------------- 0.0/1.4 MB ? eta -:--:--
   ---------------------------------------- 1.4/1.4 MB 36.1 MB/s eta 0:00:00
Downloading libclang-18.1.1-py2.py3-none-win_amd64.whl (26.4 MB)
   ---------------------------------------- 0.0/26.4 MB ? eta -:--:--
   ------------ --------------------------- 8.4/26.4 MB 43.5 MB/s eta 0:00:01
   -------------------------- ------------- 17.8/26.4 MB 43.3 MB/s eta 0:00:01
   ---------------------------------------  26.2/26.4 MB 41.5 MB/s eta 0:00:01
   ---------------------------------------  26.2/26.4 MB 41.5 MB/s eta 0:00:01
   ---------------------------------------  26.2/26.4 MB 41.5 MB/s eta 0:00:01
   ---------------------------------------  26.2/26.4 MB 41.5 MB/s eta 0:00:01
   ---------------------------------------  26.2/26.4 MB 41.5 MB/s eta 0:00:01
   ---------------------------------------  26.2/26.4 MB 41.5 MB/s eta 0:00:01
   ---------------------------------------- 26.4/26.4 MB 13.7 MB/s eta 0:00:00
Downloading ml_dtypes-0.5.1-cp312-cp312-win_amd64.whl (210 kB)
Downloading opt_einsum-3.4.0-py3-none-any.whl (71 kB)
Downloading SQLAlchemy-1.4.54-cp312-cp312-win_amd64.whl (1.6 MB)
   ---------------------------------------- 0.0/1.6 MB ? eta -:--:--
   ---------------------------------------- 1.6/1.6 MB 21.1 MB/s eta 0:00:00
Downloading tensorboard-2.19.0-py3-none-any.whl (5.5 MB)
   ---------------------------------------- 0.0/5.5 MB ? eta -:--:--
   ---------------------------------------- 5.5/5.5 MB 33.4 MB/s eta 0:00:00
Downloading termcolor-3.1.0-py3-none-any.whl (7.7 kB)
Downloading tensorboard_data_server-0.7.2-py3-none-any.whl (2.4 kB)
Downloading namex-0.1.0-py3-none-any.whl (5.9 kB)
Downloading optree-0.16.0-cp312-cp312-win_amd64.whl (315 kB)
Installing collected packages: namex, libclang, flatbuffers, termcolor, tensorboard-data-server, sqlalchemy, optree, opt-einsum, ml-dtypes, grpcio, google-pasta, gast, astunparse, absl-py, tensorboard, obspy, keras, tensorflow
  Attempting uninstall: sqlalchemy
    Found existing installation: SQLAlchemy 2.0.34
    Uninstalling SQLAlchemy-2.0.34:
      Successfully uninstalled SQLAlchemy-2.0.34
Successfully installed absl-py-2.3.0 astunparse-1.6.3 flatbuffers-25.2.10 gast-0.6.0 google-pasta-0.2.0 grpcio-1.73.0 keras-3.10.0 libclang-18.1.1 ml-dtypes-0.5.1 namex-0.1.0 obspy-1.4.2 opt-einsum-3.4.0 optree-0.16.0 sqlalchemy-1.4.54 tensorboard-2.19.0 tensorboard-data-server-0.7.2 tensorflow-2.19.0 termcolor-3.1.0

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
aext-project-filebrowser-server 4.1.0 requires anaconda-cloud-auth>=0.7.1, which is not installed.
aext-toolbox 4.1.0 requires anaconda-cloud-auth>=0.7.1, which is not installed.
aext-project-filebrowser-server 4.1.0 requires sqlalchemy>=2.0.29, but you have sqlalchemy 1.4.54 which is incompatible.

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Connect to the Raspberry Shake FDSN web Service and Download waveform data for one station to test

from obspy.clients.fdsn import Client
from obspy.core import UTCDateTime, Stream

# Connect to Raspberry Shake server
rs = Client('RASPISHAKE')

# Set Raspberry Shake station
stn = 'R5B93'

# down the response info
inv = rs.get_stations(network='AM', station=stn, level='RESP')

# Choose date start time and end time
start = UTCDateTime(2023, 5, 17, 15, 46, 30)  # Start time
end = UTCDateTime(2023, 5, 17, 16, 46, 30)    # 1 hour later

# Set FDSN server location and channel names (3-component 3D stations)
channels = ['EHZ', 'EHE', 'EHN']

# Download waveforms and put into a single Stream 
stream = Stream()
for ch in channels:
    trace = rs.get_waveforms('AM', stn, '00', ch, start, end)
    stream += trace


# Plot raw data counts for all channels
stream.plot()

# Attach response info to stream (for unit conversion)
stream.attach_response(inv)

# Remove the reponse, plot and convert raw counts to acceleration (m/s/s)
resp_removed = stream.remove_response(output='ACC', inventory=inv)

# Plot converted waveform (in real-world units) # All channels in acceleration units (m/s/s)
resp_removed.plot()

trace

1 Trace(s) in Stream:
AM.R5B93.00.EHN | 2023-05-17T15:46:29.998000Z - 2023-05-17T16:46:29.998000Z | 100.0 Hz, 360001 samples

3600 * 100

360000

inv

Inventory created at 2025-06-13T14:41:10.518165Z
	Sending institution: SeisComP (RS)
	Contains:
		Networks (1):
			AM
		Stations (1):
			AM.R5B93 (Raspberry Shake Citizen Science Station)
		Channels (3):
			AM.R5B93.00.EHZ, AM.R5B93.00.EHN, AM.R5B93.00.EHE

Waveforms were accessed using the Raspberry Shake FDSN web services through the ObsPy client (Beyreuther et al., 2010; Raspberry Shake, 2023).

Connecting to all 20 Rasberry stations

Function to download waveform for a station and duration

def download_station_data(station_code, start_time, duration_days=2, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN']):
    rs = Client('RASPISHAKE')
    end_time = start_time + duration_days * 24 * 60 * 60

    # Get response info
    inv = rs.get_stations(network='AM', station=station_code, level='RESP')

    # Download waveform data
    stream = Stream()
    for ch in channels:
        trace = rs.get_waveforms('AM', station_code, '00', ch, start_time, end_time)
        stream += trace

    # Plot raw waveform
    print("Raw waveform (in counts):")
    stream.plot()

    # Convert to acceleration
    stream.attach_response(inv)
    stream_acc = stream.remove_response(output='ACC', inventory=inv)

    print("Converted waveform (acceleration):")
    stream_acc.plot()

    # Save full converted waveform
    full_fname = f"{station_code}_full_2days.mseed"
    stream_acc.write(full_fname, format="MSEED")
    print(f"Full converted waveform saved: {full_fname}")

    # raw and converted
    return stream, stream_acc 

def trim_and_save_waveform(stream_acc, station_code, eq_time):
    # Trim 10 minutes around the earthquake time
    trim_start = eq_time - 300
    trim_end = eq_time + 300
    eq_stream = stream_acc.copy().trim(starttime=trim_start, endtime=trim_end)

    # Format time for filename
    time_str = eq_time.strftime("%Y%m%dT%H%M%S")

    # Save trimmed waveform
    trimmed_fname = f"{station_code}_EQ_{time_str}_10min.mseed"
    eq_stream.write(trimmed_fname, format="MSEED")
    print(f"Trimmed 10-minute waveform saved: {trimmed_fname}")

    # Plot trimmed waveform
    eq_stream.plot(title=f"{station_code} EQ at {eq_time}", size=(800, 600))

    # Show trace summary
    print(f"\nTrace Summary for Station {station_code} (10-minute trimmed window)")
    for tr in eq_stream:
        print(f"Channel: {tr.stats.channel}")
        print(f"  Sample Rate: {tr.stats.sampling_rate} Hz")
        print(f"  Number of Samples: {tr.stats.npts}")
        print(f"  Start Time: {tr.stats.starttime}")
        print(f"  End Time:   {tr.stats.endtime}")
        print("-" * 40)

    return eq_stream

Station 1

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2025, 4, 1, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("RCC8D", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2025, 4, 1, 13, 10, 0)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "RCC8D", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: RCC8D_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: RCC8D_EQ_trimmed_10min.mseed

Trace Summary for Station RCC8D (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-04-01T13:04:59.999000Z
  End Time:   2025-04-01T13:14:59.999000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-04-01T13:04:59.999000Z
  End Time:   2025-04-01T13:14:59.999000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-04-01T13:04:59.999000Z
  End Time:   2025-04-01T13:14:59.999000Z
----------------------------------------

Station 2

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2023, 10, 12, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("RD9D6", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2023, 10, 13, 8, 56, 40)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "RD9D6", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: RD9D6_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: RD9D6_EQ_trimmed_10min.mseed

Trace Summary for Station RD9D6 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-10-13T08:51:39.997000Z
  End Time:   2023-10-13T09:01:39.997000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-10-13T08:51:39.997000Z
  End Time:   2023-10-13T09:01:39.997000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-10-13T08:51:39.997000Z
  End Time:   2023-10-13T09:01:39.997000Z
----------------------------------------

Station 3

Earthquake distance 29.6km, Mag 4.3

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2024, 12, 24, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R5C62", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2024, 12, 24, 16, 56, 24)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R5C62", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R5C62_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R5C62_EQ_trimmed_10min.mseed

Trace Summary for Station R5C62 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-12-24T16:51:23.997000Z
  End Time:   2024-12-24T17:01:23.997000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-12-24T16:51:23.997000Z
  End Time:   2024-12-24T17:01:23.997000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-12-24T16:51:23.997000Z
  End Time:   2024-12-24T17:01:23.997000Z
----------------------------------------

Station 4

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2023, 5, 23, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R76F0", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2023, 5, 24, 22, 22, 40)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R76F0", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R76F0_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R76F0_EQ_trimmed_10min.mseed

Trace Summary for Station R76F0 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-05-24T22:17:39.999000Z
  End Time:   2023-05-24T22:27:39.999000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-05-24T22:17:39.999000Z
  End Time:   2023-05-24T22:27:39.999000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-05-24T22:17:39.999000Z
  End Time:   2023-05-24T22:27:39.999000Z
----------------------------------------

Station 5

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2024, 4, 9, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R0CEC", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2024, 4, 10, 20, 26, 11)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R0CEC", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R0CEC_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R0CEC_EQ_trimmed_10min.mseed

Trace Summary for Station R0CEC (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-04-10T20:21:10.997000Z
  End Time:   2024-04-10T20:31:10.997000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-04-10T20:21:10.997000Z
  End Time:   2024-04-10T20:31:10.997000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-04-10T20:21:10.997000Z
  End Time:   2024-04-10T20:31:10.997000Z
----------------------------------------

Station 6

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2023, 5, 22, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R5B93", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2023, 5, 23, 23, 28, 54)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R5B93", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R5B93_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R5B93_EQ_trimmed_10min.mseed

Trace Summary for Station R5B93 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-05-23T23:23:53.998000Z
  End Time:   2023-05-23T23:33:53.998000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-05-23T23:23:53.998000Z
  End Time:   2023-05-23T23:33:53.998000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-05-23T23:23:53.998000Z
  End Time:   2023-05-23T23:33:53.998000Z
----------------------------------------

Station 7

Earthquake distance 25.36km, Mag 3.3

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2024, 6, 28, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R77F9", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2024, 6, 29, 3, 45, 24)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R77F9", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R77F9_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R77F9_EQ_trimmed_10min.mseed

Trace Summary for Station R77F9 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-06-29T03:40:24.000000Z
  End Time:   2024-06-29T03:50:24.000000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-06-29T03:40:24.000000Z
  End Time:   2024-06-29T03:50:24.000000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-06-29T03:40:24.000000Z
  End Time:   2024-06-29T03:50:24.000000Z
----------------------------------------

Station 8

Earthquake distance for event 1 (14.6km, Mag 1.8, depth 5.0km), event 2 (44.63km, Mag 1.7, depth 5.0km)

# First event waveform

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2024, 5, 31, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("RE992", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Then trim and save
eq_time1 = UTCDateTime(2024, 6, 1, 11, 14, 9)
eq_stream1 = trim_and_save_waveform(stream_acc, "RE992", eq_time1)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: RE992_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: RE992_EQ_20240601T111409_10min.mseed

Trace Summary for Station RE992 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-06-01T11:09:08.996000Z
  End Time:   2024-06-01T11:19:08.996000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-06-01T11:09:08.996000Z
  End Time:   2024-06-01T11:19:08.996000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-06-01T11:09:08.996000Z
  End Time:   2024-06-01T11:19:08.996000Z
----------------------------------------

# Second event

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2024, 8, 13, 0, 0, 0)
stream_raw2, stream_acc2 = download_station_data("RE992", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

eq_time2 = UTCDateTime(2024, 8, 14, 2, 26, 53)
eq_stream2 = trim_and_save_waveform(stream_acc2, "RE992", eq_time2)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: RE992_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: RE992_EQ_20240814T022653_10min.mseed

Trace Summary for Station RE992 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-08-14T02:21:53.004000Z
  End Time:   2024-08-14T02:31:53.004000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-08-14T02:21:53.004000Z
  End Time:   2024-08-14T02:31:53.004000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-08-14T02:21:53.004000Z
  End Time:   2024-08-14T02:31:53.004000Z
----------------------------------------

Station 9

Earthquake distance 16.8km, Mag 3.9, depth 11.6km

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2024, 7, 11, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R853C", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2024, 7, 12, 6, 39, 46)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R853C", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R853C_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R853C_EQ_20240712T063946_10min.mseed

Trace Summary for Station R853C (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-07-12T06:34:46.007000Z
  End Time:   2024-07-12T06:44:46.007000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-07-12T06:34:46.007000Z
  End Time:   2024-07-12T06:44:46.007000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-07-12T06:34:46.007000Z
  End Time:   2024-07-12T06:44:46.007000Z
----------------------------------------

Station 10

# First event waveform

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2023, 10, 16, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R119F", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Then trim and save
eq_time1 = UTCDateTime(2023, 10, 17, 8, 5, 17)
eq_stream1 = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R119F", eq_time1)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R119F_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R119F_EQ_20231017T080517_10min.mseed

Trace Summary for Station R119F (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-10-17T08:00:17.004000Z
  End Time:   2023-10-17T08:10:17.004000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-10-17T08:00:17.004000Z
  End Time:   2023-10-17T08:10:17.004000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-10-17T08:00:17.004000Z
  End Time:   2023-10-17T08:10:17.004000Z
----------------------------------------

# Second event waveform

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2023, 9, 20, 0, 0, 0)
stream_raw2, stream_acc2 = download_station_data("R119F", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

eq_time2 = UTCDateTime(2023, 9, 21, 13, 26, 53)
eq_stream2 = trim_and_save_waveform(stream_acc2, "R119F", eq_time2)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R119F_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R119F_EQ_20230921T132653_10min.mseed

Trace Summary for Station R119F (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-09-21T13:21:53.004000Z
  End Time:   2023-09-21T13:31:53.004000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-09-21T13:21:53.004000Z
  End Time:   2023-09-21T13:31:53.004000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-09-21T13:21:53.004000Z
  End Time:   2023-09-21T13:31:53.004000Z
----------------------------------------

Station 11

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2023, 9, 23, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R1906", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2023, 9, 24, 20, 53, 22)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R1906", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R1906_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R1906_EQ_20230924T205322_10min.mseed

Trace Summary for Station R1906 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-09-24T20:48:22.002000Z
  End Time:   2023-09-24T20:58:22.002000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-09-24T20:48:22.002000Z
  End Time:   2023-09-24T20:58:22.002000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-09-24T20:48:22.002000Z
  End Time:   2023-09-24T20:58:22.002000Z
----------------------------------------

Station 12

Earthquake distance 14.5km, Mag 4.2, depth 10.0km

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2022, 4, 29, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R74A7", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2022, 4, 30, 9, 6, 45)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R74A7", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R74A7_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R74A7_EQ_20220430T090645_10min.mseed

Trace Summary for Station R74A7 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2022-04-30T09:01:45.005000Z
  End Time:   2022-04-30T09:11:45.005000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2022-04-30T09:01:45.005000Z
  End Time:   2022-04-30T09:11:45.005000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2022-04-30T09:01:45.005000Z
  End Time:   2022-04-30T09:11:45.005000Z
----------------------------------------

Station 13

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2023, 7, 20, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R3949", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2023, 7, 21, 3, 15, 59)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R3949", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R3949_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R3949_EQ_20230721T031559_10min.mseed

Trace Summary for Station R3949 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-07-21T03:10:58.999000Z
  End Time:   2023-07-21T03:20:58.999000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-07-21T03:10:58.999000Z
  End Time:   2023-07-21T03:20:58.999000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-07-21T03:10:58.999000Z
  End Time:   2023-07-21T03:20:58.999000Z
----------------------------------------

Station 14

Earthquake distance 42.9km, Mag 4.8

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2025, 2, 27, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R30A2", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2025, 2, 28, 19, 33, 24)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R30A2", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R30A2_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R30A2_EQ_20250228T193324_10min.mseed

Trace Summary for Station R30A2 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-02-28T19:28:24.002000Z
  End Time:   2025-02-28T19:38:24.002000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-02-28T19:28:24.002000Z
  End Time:   2025-02-28T19:38:24.002000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-02-28T19:28:24.002000Z
  End Time:   2025-02-28T19:38:24.002000Z
----------------------------------------

Station 15

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2019, 4, 9, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R9F13", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2019, 4, 10, 16, 15, 8)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R9F13", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R9F13_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R9F13_EQ_20190410T161508_10min.mseed

Trace Summary for Station R9F13 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2019-04-10T16:10:08.004999Z
  End Time:   2019-04-10T16:20:08.004999Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2019-04-10T16:10:08.004999Z
  End Time:   2019-04-10T16:20:08.004999Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2019-04-10T16:10:08.004999Z
  End Time:   2019-04-10T16:20:08.004999Z
----------------------------------------

Station 16

Earthquake distance 82.818km, Mag 4.4, depth 10.0km

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2023, 2, 21, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R5156", start, channels=['EHZ', 'EHE', 'EHN'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2023, 2, 22, 6, 1, 19)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R5156", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R5156_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R5156_EQ_20230222T060119_10min.mseed

Trace Summary for Station R5156 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-02-22T05:56:19.010000Z
  End Time:   2023-02-22T06:06:19.010000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 6269
  Start Time: 2023-02-22T05:56:19.010000Z
  End Time:   2023-02-22T05:57:21.690000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 10399
  Start Time: 2023-02-22T05:57:21.710000Z
  End Time:   2023-02-22T05:59:05.690000Z
----------------------------------------
Channel: EHE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 43331
  Start Time: 2023-02-22T05:59:05.710000Z
  End Time:   2023-02-22T06:06:19.010000Z
----------------------------------------
Channel: EHN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-02-22T05:56:19.010000Z
  End Time:   2023-02-22T06:06:19.010000Z
----------------------------------------

Station 17

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2025, 5, 27, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R7000", start, channels=['EHZ', 'ENE', 'ENN', 'ENZ'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2025, 5, 28, 12, 44, 39)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R7000", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R7000_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R7000_EQ_20250528T124439_10min.mseed

Trace Summary for Station R7000 (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-05-28T12:39:39.005000Z
  End Time:   2025-05-28T12:49:39.005000Z
----------------------------------------
Channel: ENE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-05-28T12:39:39.005000Z
  End Time:   2025-05-28T12:49:39.005000Z
----------------------------------------
Channel: ENN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-05-28T12:39:39.005000Z
  End Time:   2025-05-28T12:49:39.005000Z
----------------------------------------
Channel: ENZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-05-28T12:39:39.005000Z
  End Time:   2025-05-28T12:49:39.005000Z
----------------------------------------

Station 18

Earthquake distance 85.3km, Mag 4.2, depth 5.0km

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2023, 7, 21, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R47BB", start, channels=['EHZ', 'ENE', 'ENN', 'ENZ'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2023, 7, 22, 16, 46, 52)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R47BB", eq_time)

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/headers.py:805: InternalMSEEDWarning: AM_R47BB_00_ENZ_D: Warning: Data integrity check for Steim2 failed, Last sample=3660547, Xn=3660214
  warnings.warn(_w, InternalMSEEDWarning)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R47BB_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R47BB_EQ_20230722T164652_10min.mseed

Trace Summary for Station R47BB (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-07-22T16:41:52.003000Z
  End Time:   2023-07-22T16:51:52.003000Z
----------------------------------------
Channel: ENE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-07-22T16:41:52.003000Z
  End Time:   2023-07-22T16:51:52.003000Z
----------------------------------------
Channel: ENN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-07-22T16:41:52.003000Z
  End Time:   2023-07-22T16:51:52.003000Z
----------------------------------------
Channel: ENZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2023-07-22T16:41:52.003000Z
  End Time:   2023-07-22T16:51:52.003000Z
----------------------------------------

Station 19

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2024, 9, 17, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R57CE", start, channels=['EHZ', 'ENE', 'ENN', 'ENZ'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2024, 9, 18, 10, 19, 39)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R57CE", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R57CE_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R57CE_EQ_20240918T101939_10min.mseed

Trace Summary for Station R57CE (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-09-18T10:14:38.996000Z
  End Time:   2024-09-18T10:24:38.996000Z
----------------------------------------
Channel: ENE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-09-18T10:14:38.996000Z
  End Time:   2024-09-18T10:24:38.996000Z
----------------------------------------
Channel: ENN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-09-18T10:14:38.996000Z
  End Time:   2024-09-18T10:24:38.996000Z
----------------------------------------
Channel: ENZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2024-09-18T10:14:38.996000Z
  End Time:   2024-09-18T10:24:38.996000Z
----------------------------------------

Station 20

Earthquake distance 13.19km, Mag 2.3, depth 11.3km

# Download 2-day data
start = UTCDateTime(2025, 3, 11, 0, 0, 0)
stream_raw, stream_acc = download_station_data("R5E3B", start, channels=['EHZ', 'ENE', 'ENN', 'ENZ'])

# Set the earthquake time
eq_time = UTCDateTime(2025, 3, 12, 13, 10, 39)

# Trim and save 10 minutes around quake time
eq_stream = trim_and_save_waveform(stream_acc, "R5E3B", eq_time)

Raw waveform (in counts):

Converted waveform (acceleration):

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/obspy/io/mseed/core.py:773: UserWarning: The encoding specified in trace.stats.mseed.encoding does not match the dtype of the data.
A suitable encoding will be chosen.
  warnings.warn(msg, UserWarning)

Full converted waveform saved: R5E3B_full_2days.mseed
Trimmed 10-minute waveform saved: R5E3B_EQ_20250312T131039_10min.mseed

Trace Summary for Station R5E3B (10-minute trimmed window)
Channel: EHZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-03-12T13:05:38.998000Z
  End Time:   2025-03-12T13:15:38.998000Z
----------------------------------------
Channel: ENE
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-03-12T13:05:38.998000Z
  End Time:   2025-03-12T13:15:38.998000Z
----------------------------------------
Channel: ENN
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-03-12T13:05:38.998000Z
  End Time:   2025-03-12T13:15:38.998000Z
----------------------------------------
Channel: ENZ
  Sample Rate: 100.0 Hz
  Number of Samples: 60001
  Start Time: 2025-03-12T13:05:38.998000Z
  End Time:   2025-03-12T13:15:38.998000Z
----------------------------------------

Segmentation

Waveform Segmentation

Each 10-minute MiniSEED file was segmented into non-overlapping windows of 2500 samples (25 s at 100 Hz).
For each segment, three versions were saved:

1. Raw (2500 samples)
2. Mean-binned (downsampled to 500 values)
3. Std-binned (500 values of within-bin variability)

These representations provide multiple input views (raw shape, average trend, variability) for downstream anomaly detection models.

from obspy import read, Stream
from pathlib import Path
from glob import glob

def segment_long_binned_all_versions(mseed_file,
                                      raw_folder="segments_2500_raw",
                                      mean_folder="segments_2500_mean",
                                      std_folder="segments_2500_std",
                                      raw_segment_length=2500,
                                      binned_length=500):
    """
    Segments chunks of waveform (2500 samples at 100 Hz),
    and saves 3 versions:
    1. Raw segments (2500 samples)
    2. Binned mean (500 samples)
    3. Binned std (500 samples)

    Args:
        mseed_file (str): Path to 10-min .mseed file.
        raw_folder (str): Save folder for raw 2500-sample segments.
        mean_folder (str): Save folder for mean-binned segments (500).
        std_folder (str): Save folder for std-binned segments (500).
        raw_segment_length (int): Segment size before binning.
        binned_length (int): Number of bins to reduce to (500).
    """
    for folder in [raw_folder, mean_folder, std_folder]:
        os.makedirs(folder, exist_ok=True)

    stream = read(mseed_file)
    base = Path(mseed_file).stem

    for ch in set(tr.stats.channel for tr in stream):
        traces = stream.select(channel=ch)
        if not traces:
            continue
        merged = Stream(traces).merge(method=1, fill_value='interpolate')[0]
        data = merged.data

        n_segments = len(data) // raw_segment_length
        segments = [data[i * raw_segment_length:(i + 1) * raw_segment_length] for i in range(n_segments)]
        # shape: (n_segments, 2500)
        segments = np.array(segments)
        
        # Save raw segments
        raw_file = f"{raw_folder}/{base}_{ch}_segments.npy"
        np.save(raw_file, segments)
        print(f" Saved RAW segments: {raw_file}")

        # Binning factor
        factor = raw_segment_length // binned_length

        # Mean binning
        mean_binned = segments.reshape(n_segments, binned_length, factor).mean(axis=2)
        mean_file = f"{mean_folder}/{base}_{ch}_segments.npy"
        np.save(mean_file, mean_binned)
        print(f" Saved MEAN-binned segments: {mean_file}")

        # Std binning
        std_binned = segments.reshape(n_segments, binned_length, factor).std(axis=2)
        std_file = f"{std_folder}/{base}_{ch}_segments.npy"
        np.save(std_file, std_binned)
        print(f" Saved STD-binned segments: {std_file}")

# Run it on all 10-minute .mseed files
files = sorted(glob("*10min.mseed"))
print(f"Found {len(files)} files to process.\n")

for f in files:
    print(f" Processing {f}")
    try:
        segment_long_binned_all_versions(f)
    except Exception as e:
        print(f" Failed: {e}")

Found 22 files to process.

 Processing R0CEC_EQ_trimmed_10min.mseed
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
 Processing R119F_EQ_20230921T132653_10min.mseed
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R119F_EQ_20230921T132653_10min_EHZ_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R119F_EQ_20230921T132653_10min_EHZ_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R119F_EQ_20230921T132653_10min_EHZ_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R119F_EQ_20230921T132653_10min_EHE_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R119F_EQ_20230921T132653_10min_EHE_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R119F_EQ_20230921T132653_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R119F_EQ_20230921T132653_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R119F_EQ_20230921T132653_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R119F_EQ_20230921T132653_10min_EHN_segments.npy
 Processing R119F_EQ_20231017T080517_10min.mseed
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R119F_EQ_20231017T080517_10min_EHZ_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R119F_EQ_20231017T080517_10min_EHZ_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R119F_EQ_20231017T080517_10min_EHZ_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R119F_EQ_20231017T080517_10min_EHE_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R119F_EQ_20231017T080517_10min_EHE_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R119F_EQ_20231017T080517_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R119F_EQ_20231017T080517_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R119F_EQ_20231017T080517_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R119F_EQ_20231017T080517_10min_EHN_segments.npy
 Processing R1906_EQ_20230924T205322_10min.mseed
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R1906_EQ_20230924T205322_10min_EHZ_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R1906_EQ_20230924T205322_10min_EHZ_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R1906_EQ_20230924T205322_10min_EHZ_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R1906_EQ_20230924T205322_10min_EHE_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R1906_EQ_20230924T205322_10min_EHE_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R1906_EQ_20230924T205322_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R1906_EQ_20230924T205322_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R1906_EQ_20230924T205322_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R1906_EQ_20230924T205322_10min_EHN_segments.npy
 Processing R30A2_EQ_20250228T193324_10min.mseed
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHZ_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHZ_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHZ_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHE_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHE_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHN_segments.npy
 Processing R3949_EQ_20230721T031559_10min.mseed
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 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R3949_EQ_20230721T031559_10min_EHE_segments.npy
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 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R3949_EQ_20230721T031559_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R3949_EQ_20230721T031559_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R3949_EQ_20230721T031559_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R3949_EQ_20230721T031559_10min_EHN_segments.npy
 Processing R47BB_EQ_20230722T164652_10min.mseed
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 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENN_segments.npy
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 Processing R5156_EQ_20230222T060119_10min.mseed
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 Processing R57CE_EQ_20240918T101939_10min.mseed
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 Processing R5B93_EQ_trimmed_10min.mseed
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 Processing R5C62_EQ_trimmed_10min.mseed
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 Processing R5E3B_EQ_20250312T131039_10min.mseed
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 Processing R7000_EQ_20250528T124439_10min.mseed
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 Processing R74A7_EQ_20220430T090645_10min.mseed
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 Processing R76F0_EQ_trimmed_10min.mseed
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 Processing R77F9_EQ_trimmed_10min.mseed
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 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R77F9_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R77F9_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R77F9_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R77F9_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R77F9_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R77F9_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
 Processing R853C_EQ_20240712T063946_10min.mseed
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHZ_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHZ_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHZ_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHE_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHE_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHN_segments.npy
 Processing R9F13_EQ_20190410T161508_10min.mseed
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R9F13_EQ_20190410T161508_10min_EHZ_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R9F13_EQ_20190410T161508_10min_EHZ_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R9F13_EQ_20190410T161508_10min_EHZ_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R9F13_EQ_20190410T161508_10min_EHE_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R9F13_EQ_20190410T161508_10min_EHE_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R9F13_EQ_20190410T161508_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/R9F13_EQ_20190410T161508_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/R9F13_EQ_20190410T161508_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/R9F13_EQ_20190410T161508_10min_EHN_segments.npy
 Processing RCC8D_EQ_trimmed_10min.mseed
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
 Processing RD9D6_EQ_trimmed_10min.mseed
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/RD9D6_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/RD9D6_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/RD9D6_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/RD9D6_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/RD9D6_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/RD9D6_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/RD9D6_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/RD9D6_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/RD9D6_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
 Processing RE992_EQ_20240601T111409_10min.mseed
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHZ_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHZ_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHZ_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHE_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHE_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHN_segments.npy
 Processing RE992_EQ_20240814T022653_10min.mseed
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHZ_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHZ_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHZ_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHE_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHE_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHE_segments.npy
 Saved RAW segments: segments_2500_raw/RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHN_segments.npy
 Saved MEAN-binned segments: segments_2500_mean/RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHN_segments.npy
 Saved STD-binned segments: segments_2500_std/RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHN_segments.npy

# count all saved segment files in each different folders 

folders = ["segments_2500_raw", "segments_2500_mean", "segments_2500_std"]

for folder in folders:
    files = [f for f in os.listdir(folder) if f.endswith(".npy")]
    print(f" {folder}: {len(files)} segment files")

 segments_2500_raw: 70 segment files
 segments_2500_mean: 70 segment files
 segments_2500_std: 70 segment files

Visualize Sample Segments

Func to Plot Random Segments from a .npy File

import random

def plot_random_segments_from_folders(base_folders, num_segments =3):
    """
    Plot random segments from each folder to compare raw and binned versions.

    Parameters:
    - base_folders: list of folder names to compare (["segments_2500_raw", "segments_2500_mean", "segments_2500_std"])
    - num_segments: how many random segment files to display
    """
    # Pick random filenames from the raw folder (assuming all folders have same file names)
    raw_folder = base_folders[0]
    filenames = [f for f in os.listdir(raw_folder) if f.endswith(".npy")]
    sample_files = random.sample(filenames, min(num_segments, len(filenames)))

    for fname in sample_files:
        print(f"\n Viewing segment file: {fname}")
        plt.figure(figsize=(10 * len(base_folders), 8.5))

        for idx, folder in enumerate(base_folders):
            path = os.path.join(folder, fname)
            # shape: (n_segments, length)
            data = np.load(path)

            # Plot first few segments (first 3)
            for i in range(min(3, data.shape[0])):
                plt.subplot(3, len(base_folders), i * len(base_folders) + idx + 1)
                plt.plot(data[i])
                plt.title(f"{folder}\nSegment {i}")
                plt.xlabel("Sample Index")
                plt.ylabel("Amplitude")
                plt.grid(True)

        plt.tight_layout()
        plt.show()

plot_random_segments_from_folders(["segments_2500_raw", "segments_2500_mean", "segments_2500_std"], num_segments=3)

 Viewing segment file: RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHE_segments.npy

 Viewing segment file: R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHZ_segments.npy

 Viewing segment file: RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy

Autoencoder Training

Load Non-Earthquake Segments Into a Single Dataset and Prepare for Training

import os
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# dir to load from
segment_dir = "segments_2500_std"  

# List of non-earthquake base filenames to match against
non_eq_filenames = [
    "RCC8D_EQ_trimmed_10min",
    "RD9D6_EQ_trimmed_10min",
    "R76F0_EQ_trimmed_10min",
    "R0CEC_EQ_trimmed_10min",
    "R5B93_EQ_trimmed_10min",
    "R119F_EQ_20230921T132653_10min",
    "R119F_EQ_20231017T080517_10min",
    "R1906_EQ_20230924T205322_10min",
    "R3949_EQ_20230721T031559_10min",
    "R9F13_EQ_20190410T161508_10min",
    "R7000_EQ_20250528T124439_10min",
    "R57CE_EQ_20240918T101939_10min"
]

# Filter and collect file paths
non_eq_files = []
for fname in os.listdir(segment_dir):
    for base in non_eq_filenames:
        if fname.startswith(base) and fname.endswith(".npy"):
            non_eq_files.append(os.path.join(segment_dir, fname))

print(f"Found {len(non_eq_files)} non-earthquake .npy segment files")

# Load and stack all segments
all_segments = []
for fname in non_eq_files:
    segments = np.load(fname)
    all_segments.append(segments)

X = np.vstack(all_segments).astype("float32")
print(f"Total segments loaded: {X.shape[0]} (each of length {X.shape[1]})")

# Per-segment normalization 
means = X.mean(axis=1, keepdims=True)
stds = X.std(axis=1, keepdims=True) + 1e-8
X_norm = (X - means) / stds

# Split into train/test
X_train, X_test = train_test_split(X_norm, test_size=0.2, random_state=42)

print(f"Training samples: {X_train.shape[0]}")
print(f"Testing samples: {X_test.shape[0]}")

Found 38 non-earthquake .npy segment files
Total segments loaded: 912 (each of length 500)
Training samples: 729
Testing samples: 183

Double check segment shape

segment_dir = "segments_2500_std"

# Get only .npy files
segment_files = [f for f in os.listdir(segment_dir) if f.endswith(".npy")]

total_segments = 0

for fname in sorted(segment_files):
    path = os.path.join(segment_dir, fname)
    data = np.load(path)
    print(f"{fname}: shape = {data.shape}")
    total_segments += data.shape[0]

print(f"\n Total segments across all files: {total_segments}")

R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R119F_EQ_20230921T132653_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R119F_EQ_20230921T132653_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R119F_EQ_20230921T132653_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R119F_EQ_20231017T080517_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R119F_EQ_20231017T080517_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R119F_EQ_20231017T080517_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R1906_EQ_20230924T205322_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R1906_EQ_20230924T205322_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R1906_EQ_20230924T205322_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R3949_EQ_20230721T031559_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R3949_EQ_20230721T031559_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R3949_EQ_20230721T031559_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENE_segments.npy: shape = (24, 500)
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENN_segments.npy: shape = (24, 500)
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R5156_EQ_20230222T060119_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R5156_EQ_20230222T060119_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R5156_EQ_20230222T060119_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R57CE_EQ_20240918T101939_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R57CE_EQ_20240918T101939_10min_ENE_segments.npy: shape = (24, 500)
R57CE_EQ_20240918T101939_10min_ENN_segments.npy: shape = (24, 500)
R57CE_EQ_20240918T101939_10min_ENZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R5B93_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R5B93_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R5B93_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R5C62_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R5C62_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R5C62_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_ENE_segments.npy: shape = (24, 500)
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_ENN_segments.npy: shape = (24, 500)
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_ENZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R7000_EQ_20250528T124439_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R7000_EQ_20250528T124439_10min_ENE_segments.npy: shape = (24, 500)
R7000_EQ_20250528T124439_10min_ENN_segments.npy: shape = (24, 500)
R7000_EQ_20250528T124439_10min_ENZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R74A7_EQ_20220430T090645_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R74A7_EQ_20220430T090645_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R74A7_EQ_20220430T090645_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R76F0_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R76F0_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R76F0_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R77F9_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R77F9_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R77F9_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
R9F13_EQ_20190410T161508_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
R9F13_EQ_20190410T161508_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
R9F13_EQ_20190410T161508_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
RCC8D_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
RD9D6_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
RD9D6_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
RD9D6_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)
RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHE_segments.npy: shape = (24, 500)
RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHN_segments.npy: shape = (24, 500)
RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHZ_segments.npy: shape = (24, 500)

 Total segments across all files: 1680

Func to view segments shape in pandas

def view_all_segments_in_pandas(folder="segments_2500_mean"):
    """
    Load and display all .npy segment files in a folder as pandas DataFrames.
    Shows segment shapes and waveform data for inspection.

    Parameters:
    - folder: Path to the folder containing segment .npy files.
    """

    files = sorted([f for f in os.listdir(folder) if f.endswith(".npy")])
    
    if not files:
        print(f"No .npy files found in folder '{folder}'")
        return

    for f in files:
        path = os.path.join(folder, f)
        segments = np.load(path)
        df = pd.DataFrame(segments)
        print(f"\n {f} | shape: {df.shape}")
        display(df.head())

view_all_segments_in_pandas(folder="segments_2500_mean")

 R0CEC_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy | shape: (24, 500)

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# Training autoencoder

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# Autoencoder model 
autoencoder_std = Sequential([
    Dense(256, activation='relu', input_shape=(500,)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(32, activation='relu'),     
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(256, activation='relu'),
    Dense(500, activation='linear')
])

# Compile the model
autoencoder_std.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='mse')

# Train the model
history_std = autoencoder_std.fit(X_train, X_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_test, X_test), shuffle=True, verbose=1)

Epoch 1/100

/opt/anaconda3/lib/python3.12/site-packages/keras/src/layers/core/dense.py:87: UserWarning: Do not pass an `input_shape`/`input_dim` argument to a layer. When using Sequential models, prefer using an `Input(shape)` object as the first layer in the model instead.
  super().__init__(activity_regularizer=activity_regularizer, **kwargs)

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Epoch 2/100
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Epoch 53/100
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Epoch 54/100
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Epoch 80/100
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Epoch 83/100
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Epoch 94/100
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Epoch 95/100
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Epoch 98/100
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Epoch 99/100
23/23 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 4ms/step - loss: 0.3267 - val_loss: 0.9453
Epoch 100/100
23/23 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 4ms/step - loss: 0.3178 - val_loss: 0.9462

Func to view input vs decoded (Original vs Reconstructed)

def plot_input_vs_decoded(X, model, n_samples=5, dataset_label="Test"):
    """
    Plots original vs decoded segments from X using a trained autoencoder.

    Parameters:
    - X: Input array (X_train or X_test), shape = (n_segments, 500)
    - model: Trained autoencoder
    - n_samples: Number of random segments to plot
    - dataset_label: "Train" or "Test" label for plot title
    """
    decoded = model.predict(X)
    indices = np.random.choice(len(X), size=n_samples, replace=False)

    for i, idx in enumerate(indices):
        plt.figure(figsize=(10, 3))
        plt.plot(X[idx], label="Original", linewidth=2)
        plt.plot(decoded[idx], label="Decoded", linestyle="--")
        plt.title(f"{dataset_label} Segment {idx}: Original vs Decoded")
        plt.xlabel("Sample Index")
        plt.ylabel("Normalized Amplitude")
        plt.legend()
        plt.grid(True)
        plt.tight_layout()
        plt.show()

plot_input_vs_decoded(X_train, autoencoder_std, n_samples=5, dataset_label="Train")
plot_input_vs_decoded(X_test, autoencoder_std, n_samples=5, dataset_label="Test")

23/23 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 2ms/step 

6/6 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 3ms/step

Training and Validation Loss Curve

plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(history_std.history['loss'], label='Training Loss', linewidth=2)
plt.plot(history_std.history['val_loss'], label='Validation Loss', linewidth=2)
plt.title("Training vs Validation Loss (STD Segments)")
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Loss (MSE)")
plt.legend()
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
plt.tight_layout()
plt.show()

Compute Reconstruction error

# Predict reconstructions for the test set using your trained model
X_Pred1 = autoencoder_std.predict(X_test)

# Compute Mean Squared Error (MSE) for each segment
reconstruction_errors = np.mean((X_test - X_Pred1) ** 2, axis=1)

# Summary statistics
mean_error = np.mean(reconstruction_errors)
std_error = np.std(reconstruction_errors)

# Define anomaly threshold as mean + 3 * std
threshold = mean_error + 3 * std_error

# Print results
print(" Reconstruction Error Summary:")
print(f"• Mean MSE: {mean_error:.4f}")
print(f"• Std Dev: {std_error:.4f}")
print(f"• Anomaly Threshold (mean + 3×std): {threshold:.4f}")

6/6 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step 
 Reconstruction Error Summary:
• Mean MSE: 0.9462
• Std Dev: 0.2102
• Anomaly Threshold (mean + 3×std): 1.5768

Plot Reconstruction Error Distribution

# Predict and calculate MSE for each test segment
X_Pred1 = autoencoder_std.predict(X_test)
reconstruction_errors = np.mean((X_test - X_Pred1)**2, axis=1)

# Plot histogram
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.hist(reconstruction_errors, bins=50, color='dodgerblue', edgecolor='k', alpha=0.7)
plt.xlabel("Reconstruction Error (MSE)")
plt.ylabel("Number of Segments")
plt.title("Distribution of Reconstruction Errors on X_test")
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

6/6 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 3ms/step 

Tunning

from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.regularizers import l2
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

# Define the tuned autoencoder with L2 + Dropout
def build_tuned_autoencoder(input_dim=500, bottleneck_dim=32, l2_strength=1e-3,dropout_rate=0.4):
    model = Sequential([
        Dense(256, activation='relu', input_shape=(input_dim,), kernel_regularizer=l2(l2_strength)),
        Dropout(dropout_rate),
        Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=l2(l2_strength)),
        Dropout(dropout_rate),
        Dense(bottleneck_dim, activation='relu', kernel_regularizer=l2(l2_strength)),
        Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=l2(l2_strength)),
        Dropout(dropout_rate),
        Dense(256, activation='relu', kernel_regularizer=l2(l2_strength)),
        Dropout(dropout_rate),
        Dense(input_dim, activation='linear')
    ])
    model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='mse')
    return model

# Build and compile
autoencoder_std_tuned = build_tuned_autoencoder()

# Train with early stopping
early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, restore_best_weights=True)

history_std_tuned = autoencoder_std_tuned.fit(X_train, X_train, epochs=200, batch_size=64,
    validation_data=(X_test, X_test), callbacks=[early_stop],verbose=1)

Epoch 1/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1s 11ms/step - loss: 1.8193 - val_loss: 1.6888
Epoch 2/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 1.6634 - val_loss: 1.5777
Epoch 3/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 1.5508 - val_loss: 1.4709
Epoch 4/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 1.4464 - val_loss: 1.3770
Epoch 5/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 1.3560 - val_loss: 1.2983
Epoch 6/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 1.2810 - val_loss: 1.2344
Epoch 7/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 1.2203 - val_loss: 1.1835
Epoch 8/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 1.1723 - val_loss: 1.1436
Epoch 9/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 1.1344 - val_loss: 1.1122
Epoch 10/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 1.1044 - val_loss: 1.0870
Epoch 11/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 1.0800 - val_loss: 1.0640
Epoch 12/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 1.0588 - val_loss: 1.0473
Epoch 13/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 1.0423 - val_loss: 1.0340
Epoch 14/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 1.0302 - val_loss: 1.0237
Epoch 15/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 1.0209 - val_loss: 1.0161
Epoch 16/200
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Epoch 17/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 1.0066 - val_loss: 1.0024
Epoch 18/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 1.0007 - val_loss: 0.9972
Epoch 19/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 0.9955 - val_loss: 0.9940
Epoch 20/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 0.9923 - val_loss: 0.9916
Epoch 21/200
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Epoch 22/200
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Epoch 23/200
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Epoch 24/200
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Epoch 25/200
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Epoch 26/200
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Epoch 27/200
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Epoch 28/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9782 - val_loss: 0.9724
Epoch 29/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9746 - val_loss: 0.9709
Epoch 30/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9790 - val_loss: 0.9699
Epoch 31/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9745 - val_loss: 0.9693
Epoch 32/200
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Epoch 33/200
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Epoch 34/200
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Epoch 35/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9706 - val_loss: 0.9666
Epoch 36/200
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Epoch 37/200
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Epoch 38/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9689 - val_loss: 0.9660
Epoch 39/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 0.9699 - val_loss: 0.9653
Epoch 40/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9735 - val_loss: 0.9647
Epoch 41/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9690 - val_loss: 0.9649
Epoch 42/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 0.9699 - val_loss: 0.9642
Epoch 43/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9707 - val_loss: 0.9646
Epoch 44/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9693 - val_loss: 0.9643
Epoch 45/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9678 - val_loss: 0.9643
Epoch 46/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9658 - val_loss: 0.9638
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Epoch 48/200
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Epoch 49/200
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Epoch 50/200
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Epoch 52/200
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12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 0.9682 - val_loss: 0.9611
Epoch 78/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 0.9666 - val_loss: 0.9619
Epoch 79/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9638 - val_loss: 0.9626
Epoch 80/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 6ms/step - loss: 0.9652 - val_loss: 0.9614
Epoch 81/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9613 - val_loss: 0.9625
Epoch 82/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9634 - val_loss: 0.9616
Epoch 83/200
12/12 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 5ms/step - loss: 0.9646 - val_loss: 0.9617

Training and Validation Loss Curve

# Plot the loss curves
plt.plot(history_std_tuned.history['loss'], label='Training Loss')
plt.plot(history_std_tuned.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.title("Training vs Validation Loss (Tuned Autoencoder - STD Segments)")
plt.xlabel("Epochs")
plt.ylabel("Loss (MSE)")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

Compute Reconstruction error

# Predict reconstructions for X_test using tuned model
X_Pred2 = autoencoder_std_tuned.predict(X_test)

# Compute reconstruction MSE per segment
reconstruction_errors2 = np.mean((X_test - X_Pred2) ** 2, axis=1)

# Summary statistics
mean_error = np.mean(reconstruction_errors2)
std_error = np.std(reconstruction_errors2)
threshold = mean_error + 3 * std_error 

print(" Reconstruction Error Summary:")
print(f"• Mean MSE: {mean_error:.4f}")
print(f"• Std Dev: {std_error:.4f}")
print(f"• Anomaly Threshold (mean + 3×std): {threshold:.4f}")

6/6 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 3ms/step 
 Reconstruction Error Summary:
• Mean MSE: 0.9552
• Std Dev: 0.0668
• Anomaly Threshold (mean + 3×std): 1.1556

Reconstruction Error Distribution

# Plot distribution of reconstruction errors (tuned)
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.hist(reconstruction_errors2, bins=50, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.axvline(threshold, color='red', linestyle='--', label=f'Threshold = {threshold:.4f}')
plt.title("Distribution of Reconstruction Errors (Tuned Autoencoder)")
plt.xlabel("Reconstruction Error (MSE)")
plt.ylabel("Number of Segments")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

Original vs Decoded for Random Segments

def plot_random_reconstructions(X_data, decoded_data, n=5, label="TUNED"):
    """
    Plots random original vs decoded segments from test data.

    Parameters:
    - X_data: Original input (X_test)
    - decoded_data: Autoencoder output
    - n: Number of segments to plot
    - label: Title label for plot context
    """
    # Get indices of original vs decoded random segment
    indices = np.random.choice(len(X_data), n, replace=False)
    
    for i, idx in enumerate(indices):
        plt.figure(figsize=(12, 4))
        plt.plot(X_data[idx], label='Original', color='blue')
        plt.plot(decoded_data[idx], label='Decoded', color='orange')
        plt.title(f'{label} Segment {idx}')
        plt.xlabel("Sample Index")
        plt.ylabel("Normalized Amplitude")
        plt.legend()
        plt.grid(True)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# Call for test data
plot_random_reconstructions(X_test, X_Pred2, n=5, label="TUNED (X_test)")

High-Error Segments

def plot_high_error_segments(X_data, decoded_data, errors, top_n=5):
    """
    Plots the segments with the highest reconstruction error.

    Parameters:
    - X_data: Original input data
    - decoded_data: Reconstructed data from autoencoder
    - errors: Reconstruction MSEs
    - top_n: Number of top high-error segments to visualize
    """
    # Get indices of top N highest errors
    worst_indices = np.argsort(errors)[-top_n:]
    
    for i, idx in enumerate(worst_indices):
        plt.figure(figsize=(12, 4))
        plt.plot(X_data[idx], label='Original', color='blue')
        plt.plot(decoded_data[idx], label='Decoded', color='orange')
        plt.title(f"High Error Segment {idx}\nError: {errors[idx]:.4f}")
        plt.xlabel("Sample Index")
        plt.ylabel("Amplitude")
        plt.legend()
        plt.grid(True)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# Call 
plot_high_error_segments(X_test, X_Pred2, reconstruction_errors2, top_n=5)

Detect Anomalies in Test and Train Sets

# Mask segments that exceed the threshold
anomalies_test = reconstruction_errors2 > threshold
num_anomalies_test = np.sum(anomalies_test)
print(f" Test Set: {num_anomalies_test} anomalous segments out of {len(X_test)}")

# Also check train set 
decoded_train = autoencoder_std_tuned.predict(X_train)
train_errors = np.mean((X_train - decoded_train) ** 2, axis=1)
anomalies_train = train_errors > threshold
num_anomalies_train = np.sum(anomalies_train)
print(f" Train Set: {num_anomalies_train} anomalous segments out of {len(X_train)}")

 Test Set: 0 anomalous segments out of 183
23/23 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 1ms/step 
 Train Set: 0 anomalous segments out of 729

Plot to show threshold comparison

# reconstruction_errors2 
max_error = np.max(reconstruction_errors2)

# Define thresholds as percentages of max error
percentiles = [99, 95, 90, 85, 80]
cutoffs = [max_error * (p / 100) for p in percentiles]
counts = [np.sum(reconstruction_errors2 >= cutoff) for cutoff in cutoffs]

# Print details
print(" High Reconstruction Error Summary:")
for p, cutoff, count in zip(percentiles, cutoffs, counts):
    print(f"• {p}% of max → cutoff = {cutoff:.4f} → {count} segments ({100 * count / len(reconstruction_errors2):.2f}%)")

# Plot
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(percentiles, counts, marker='o', linestyle='-')
plt.gca().invert_xaxis()  # Higher thresholds on the left
plt.title("Number of Segments Exceeding Thresholds")
plt.xlabel("Threshold (% of Max Reconstruction Error)")
plt.ylabel("Number of Segments")
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
plt.tight_layout()
plt.show()

 High Reconstruction Error Summary:
• 99% of max → cutoff = 1.0067 → 11 segments (6.01%)
• 95% of max → cutoff = 0.9661 → 121 segments (66.12%)
• 90% of max → cutoff = 0.9152 → 146 segments (79.78%)
• 85% of max → cutoff = 0.8644 → 163 segments (89.07%)
• 80% of max → cutoff = 0.8135 → 171 segments (93.44%)

Count all segments above a high error threshold

# Get the maximum reconstruction error
max_error = np.max(reconstruction_errors2)

# Decide what counts as "high"
high_error_cutoff = max_error * 0.95

# Count how many segments are above that
high_error_mask = reconstruction_errors2 >= high_error_cutoff
num_high_error = np.sum(high_error_mask)

# Percentage
percentage_high_error = (num_high_error / len(reconstruction_errors2)) * 100

print(f"Maximum reconstruction error: {max_error:.4f}")
print(f"High error cutoff : {high_error_cutoff:.4f}")
print(f"Number of high-error segments: {num_high_error}")
print(f"Percentage of total: {percentage_high_error:.2f}%")

Maximum reconstruction error: 1.0169
High error cutoff : 0.9661
Number of high-error segments: 121
Percentage of total: 66.12%

Show high-error indices and plot

# Assume reconstruction_errors2 already computed from X_test and X_Pred2
max_error = np.max(reconstruction_errors2)
high_error_cutoff = max_error * 0.95

# Find indices of segments with very high error
high_error_indices = np.where(reconstruction_errors2 > high_error_cutoff)[0]

print(f"Maximum reconstruction error: {max_error:.4f}")
print(f"High error cutoff (95% of max): {high_error_cutoff:.4f}")
print(f"Number of high-error segments: {len(high_error_indices)}")
print(f"High-error indices: {high_error_indices}")

# Plot them
for i, idx in enumerate(high_error_indices):
    plt.figure(figsize=(10, 4))
    plt.plot(X_test[idx], label="Original", alpha=0.7)
    plt.plot(X_Pred2[idx], label="Reconstructed", linestyle="--")
    plt.title(f"Segment {idx} | Reconstruction Error: {reconstruction_errors2[idx]:.4f}")
    plt.xlabel("Feature Index")
    plt.ylabel("Normalized Amplitude")
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

Maximum reconstruction error: 1.0169
High error cutoff (95% of max): 0.9661
Number of high-error segments: 121
High-error indices: [  0   1   2   3   4   6   7  11  12  14  15  16  18  20  23  24  25  26
  28  29  32  33  36  38  39  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  52
  53  54  55  57  59  60  61  66  67  69  70  71  73  76  78  79  80  81
  83  84  88  89  91  92  93  94  95  96  97  98 100 101 102 103 104 105
 106 108 109 111 112 114 115 116 119 120 121 123 124 125 126 127 128 130
 132 133 134 135 136 137 141 143 147 148 149 150 155 156 158 159 161 162
 164 165 167 169 170 174 175 176 177 178 179 181 182]

Save and view summary of reconstruction error

# 95% of max error threshold
max_error = np.max(reconstruction_errors2)
cutoff_95 = max_error * 0.95

# Get indices and segments above the cutoff
high_error_indices_95 = np.where(reconstruction_errors2 >= cutoff_95)[0]
high_error_segments_95 = X_test[high_error_indices_95]

# Save segments and indices 
np.save("high_error_segments_95.npy", high_error_segments_95)
np.save("high_error_indices_95.npy", high_error_indices_95)

# Create and view a summary DataFrame
summary_df = pd.DataFrame({
    "Segment_Index": high_error_indices_95,
    "Reconstruction_Error": reconstruction_errors2[high_error_indices_95]
}).sort_values(by="Reconstruction_Error", ascending=False).reset_index(drop=True)

# Show top 10 worst segments
summary_df.head(10)

	Segment_Index	Reconstruction_Error
0	59	1.016916
1	96	1.014945
2	137	1.014773
3	42	1.011941
4	12	1.011086
5	66	1.009160
6	121	1.008479
7	177	1.008477
8	69	1.008343
9	52	1.007461

Evaluate Earthquake Segments on Trained Tunned Autoencoder

Sort Eartquake files to prepare for evaluation

# Folder name
base_dir = "segments_2500_std"

# Earthquake base names 
earthquake_bases = [
    "RE992_EQ_20240601T111409_10min",
    "RE992_EQ_20240814T022653_10min",
    "R5C62_EQ_trimmed_10min",
    "R77F9_EQ_trimmed_10min",
    "R853C_EQ_20240712T063946_10min",
    "R74A7_EQ_20220430T090645_10min",
    "R30A2_EQ_20250228T193324_10min",
    "R5156_EQ_20230222T060119_10min",
    "R47BB_EQ_20230722T164652_10min",
    "R5E3B_EQ_20250312T131039_10min"
]

# Find all matching .npy files
all_files = os.listdir(base_dir)
earthquake_files = []

for base in earthquake_bases:
    matches = [f for f in all_files if f.startswith(base) and f.endswith(".npy")]
    earthquake_files.extend(matches)

# Sort the result for clarity
earthquake_files = sorted(earthquake_files)

# Preview the list
print(f"Total earthquake files found: {len(earthquake_files)}")
for f in earthquake_files:
    print(f)

Total earthquake files found: 32
R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHE_segments.npy
R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHN_segments.npy
R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHZ_segments.npy
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_EHZ_segments.npy
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENE_segments.npy
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENN_segments.npy
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENZ_segments.npy
R5156_EQ_20230222T060119_10min_EHE_segments.npy
R5156_EQ_20230222T060119_10min_EHN_segments.npy
R5156_EQ_20230222T060119_10min_EHZ_segments.npy
R5C62_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
R5C62_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
R5C62_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_EHZ_segments.npy
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_ENE_segments.npy
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_ENN_segments.npy
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_ENZ_segments.npy
R74A7_EQ_20220430T090645_10min_EHE_segments.npy
R74A7_EQ_20220430T090645_10min_EHN_segments.npy
R74A7_EQ_20220430T090645_10min_EHZ_segments.npy
R77F9_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy
R77F9_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy
R77F9_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy
R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHE_segments.npy
R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHN_segments.npy
R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHZ_segments.npy
RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHE_segments.npy
RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHN_segments.npy
RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHZ_segments.npy
RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHE_segments.npy
RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHN_segments.npy
RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHZ_segments.npy

# Parameters
base_dir = "segments_2500_std"
threshold = 1.1556  # Tuned model's threshold
model = autoencoder_std_tuned  # Trained autoencoder

# List of earthquake file bases
earthquake_bases = [
    "RE992_EQ_20240601T111409_10min",
    "RE992_EQ_20240814T022653_10min",
    "R5C62_EQ_trimmed_10min",
    "R77F9_EQ_trimmed_10min",
    "R853C_EQ_20240712T063946_10min",
    "R74A7_EQ_20220430T090645_10min",
    "R30A2_EQ_20250228T193324_10min",
    "R5156_EQ_20230222T060119_10min",
    "R47BB_EQ_20230722T164652_10min",
    "R5E3B_EQ_20250312T131039_10min"
]

# Find all matching earthquake .npy files
all_files = os.listdir(base_dir)
earthquake_files = []
for base in earthquake_bases:
    matches = [f for f in all_files if f.startswith(base) and f.endswith(".npy")]
    earthquake_files.extend(matches)

earthquake_files = sorted(earthquake_files)

# Evaluate
total_segments = 0
total_anomalies = 0
all_errors = []

print(" Evaluating Earthquake Segment Files (Normalized)...\n")

for fname in earthquake_files:
    path = os.path.join(base_dir, fname)
    data = np.load(path).astype("float32")

    #  Per-segment normalization 
    means = data.mean(axis=1, keepdims=True)
    stds = data.std(axis=1, keepdims=True) + 1e-8
    data_norm = (data - means) / stds

    # Predict and compute error
    preds = model.predict(data_norm)
    errors = np.mean((data_norm - preds) ** 2, axis=1)
    all_errors.extend(errors)

    anomalies = np.sum(errors > threshold)
    total_segments += len(data)
    total_anomalies += anomalies

    print(f"{fname}: {anomalies} anomalies out of {len(data)} segments")

# Summary
print("\n Earthquake Detection Summary (Normalized):")
print(f"• Total segments analyzed: {total_segments}")
print(f"• Total anomalies detected: {total_anomalies}")
print(f"• Detection rate: {(total_anomalies / total_segments) * 100:.2f}%")

# Histogram
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.hist(all_errors, bins=50, color='orange', edgecolor='black')
plt.axvline(threshold, color='red', linestyle='--', label=f"Threshold = {threshold:.4f}")
plt.title("Reconstruction Error Distribution - Earthquake Segments (Normalized)")
plt.xlabel("Reconstruction MSE")
plt.ylabel("Count")
plt.legend()
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
plt.tight_layout()
plt.show()

 Evaluating Earthquake Segment Files (Normalized)...

1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 67ms/step
R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHE_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17ms/step
R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHN_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHZ_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_EHZ_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 18ms/step
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENE_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENN_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENZ_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R5156_EQ_20230222T060119_10min_EHE_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 26ms/step
R5156_EQ_20230222T060119_10min_EHN_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R5156_EQ_20230222T060119_10min_EHZ_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R5C62_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
R5C62_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R5C62_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_EHZ_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_ENE_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_ENN_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_ENZ_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R74A7_EQ_20220430T090645_10min_EHE_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 18ms/step
R74A7_EQ_20220430T090645_10min_EHN_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17ms/step
R74A7_EQ_20220430T090645_10min_EHZ_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
R77F9_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
R77F9_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 13ms/step
R77F9_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHE_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHN_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHZ_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 13ms/step
RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHE_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHN_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHZ_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHE_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 13ms/step
RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHN_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17ms/step
RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHZ_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments

 Earthquake Detection Summary (Normalized):
• Total segments analyzed: 768
• Total anomalies detected: 0
• Detection rate: 0.00%

Reconstruction Error Comparison

# Split EQ and Non-EQ error arrays
eq_errors = np.array(all_errors)
non_eq_errors = reconstruction_errors2  # from earlier non-earthquake test set

# Compare basic stats
print("\n Reconstruction Error Comparison:")
print(f"• EQ Segments - Mean MSE: {eq_errors.mean():.4f}, Std: {eq_errors.std():.4f}")
print(f"• Non-EQ Segments - Mean MSE: {non_eq_errors.mean():.4f}, Std: {non_eq_errors.std():.4f}")

 Reconstruction Error Comparison:
• EQ Segments - Mean MSE: 0.9611, Std: 0.0755
• Non-EQ Segments - Mean MSE: 0.9552, Std: 0.0668

plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.hist(reconstruction_errors2, bins=50, alpha=0.5, label='Non-EQ (Test)', color='green')
plt.hist(all_errors, bins=50, alpha=0.5, label='EQ (New)', color='orange')
plt.axvline(threshold, color='red', linestyle='--', label=f"Threshold = {threshold:.4f}")
plt.xlabel("Reconstruction MSE")
plt.ylabel("Count")
plt.legend()
plt.title("Comparison of Reconstruction Error: Non-EQ vs EQ (Normalized)")
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
plt.tight_layout()
plt.show()

Identify segments that are most anomalous within the earthquake group.

# Convert all_errors to a NumPy array
all_errors_eq = np.array(all_errors)

# Stack all EQ segments into one array for use
all_eq_segments = np.vstack([np.load(os.path.join(base_dir, f)).astype("float32") for f in earthquake_files])

# Re-normalize all segments 
means = all_eq_segments.mean(axis=1, keepdims=True)
stds = all_eq_segments.std(axis=1, keepdims=True) + 1e-8
all_eq_segments_norm = (all_eq_segments - means) / stds

# Apply 95th percentile threshold
threshold_95 = np.percentile(all_errors_eq, 95)
print(f"\n 95th Percentile Threshold (based on EQ errors): {threshold_95:.4f}")

# Identify "anomalous" segments
anomalous_indices_95 = np.where(all_errors_eq > threshold_95)[0]
print(f" Anomalous EQ segments: {len(anomalous_indices_95)} / {len(all_errors_eq)}")

# Save for later analysis
np.save("eq_anomalous_indices_95.npy", anomalous_indices_95)
np.save("eq_anomalous_segments_95.npy", all_eq_segments_norm[anomalous_indices_95])

# Plot top 5 of them 
for i, idx in enumerate(anomalous_indices_95[:5]):
    plt.figure(figsize=(10, 4))
    plt.plot(all_eq_segments_norm[idx], label="EQ Segment", alpha=0.7)
    plt.title(f"Segment {idx} | MSE: {all_errors_eq[idx]:.4f}")
    plt.xlabel("Sample Index")
    plt.ylabel("Normalized Amplitude")
    plt.grid(True)
    plt.legend()
    plt.tight_layout()
    plt.show()

 95th Percentile Threshold (based on EQ errors): 1.0065
 Anomalous EQ segments: 39 / 768

Run a loop to test thresholds from 0.95 to 1.15 (Guiding Threshold Selection)

# Get non-EQ train reconstruction errors
decoded_train = autoencoder_std_tuned.predict(X_train)
train_errors = np.mean((X_train - decoded_train) ** 2, axis=1)

# Sweep thresholds from 0.95 to 1.15
sweep_thresholds = np.linspace(0.95, 1.15, 25)
anomaly_counts = []

# Evaluate on EQ segments
all_eq_errors = []

for fname in earthquake_files:
    path = os.path.join(base_dir, fname)
    data = np.load(path).astype("float32")

    # Normalize each segment
    means = data.mean(axis=1, keepdims=True)
    stds = data.std(axis=1, keepdims=True) + 1e-8
    data_norm = (data - means) / stds

    preds = autoencoder_std_tuned.predict(data_norm)
    errors = np.mean((data_norm - preds) ** 2, axis=1)
    all_eq_errors.extend(errors)

all_eq_errors = np.array(all_eq_errors)

# Count anomalies at each threshold
for t in sweep_thresholds:
    count = np.sum(all_eq_errors > t)
    anomaly_counts.append(count)

# Print summary
for t, count in zip(sweep_thresholds, anomaly_counts):
    print(f"Threshold = {t:.4f} → {count} anomalies ({100*count/len(all_eq_errors):.2f}%)")

23/23 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 1ms/step 
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 18ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
Threshold = 0.9500 → 604 anomalies (78.65%)
Threshold = 0.9583 → 582 anomalies (75.78%)
Threshold = 0.9667 → 563 anomalies (73.31%)
Threshold = 0.9750 → 538 anomalies (70.05%)
Threshold = 0.9833 → 482 anomalies (62.76%)
Threshold = 0.9917 → 360 anomalies (46.88%)
Threshold = 1.0000 → 158 anomalies (20.57%)
Threshold = 1.0083 → 19 anomalies (2.47%)
Threshold = 1.0167 → 1 anomalies (0.13%)
Threshold = 1.0250 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.0333 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.0417 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.0500 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.0583 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.0667 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.0750 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.0833 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.0917 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.1000 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.1083 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.1167 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.1250 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.1333 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.1417 → 0 anomalies (0.00%)
Threshold = 1.1500 → 0 anomalies (0.00%)

# Plot sweep result
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(sweep_thresholds, anomaly_counts, marker='o', color='purple')
plt.title("EQ Segment Anomalies vs Threshold (Sweeping)")
plt.xlabel("Threshold")
plt.ylabel("Anomalous Segments Detected")
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
plt.tight_layout()
plt.show()

Detect Earthquake Anomalies Using New Threshold (1.0070)

# Parameters
base_dir = "segments_2500_std"
threshold = 1.000  # From Guiding Threshold Selection
model = autoencoder_std_tuned  # trained model

# EQ base filenames
earthquake_bases = [
    "RE992_EQ_20240601T111409_10min",
    "RE992_EQ_20240814T022653_10min",
    "R5C62_EQ_trimmed_10min",
    "R77F9_EQ_trimmed_10min",
    "R853C_EQ_20240712T063946_10min",
    "R74A7_EQ_20220430T090645_10min",
    "R30A2_EQ_20250228T193324_10min",
    "R5156_EQ_20230222T060119_10min",
    "R47BB_EQ_20230722T164652_10min",
    "R5E3B_EQ_20250312T131039_10min"
]

# Collect all EQ .npy segment files
all_files = os.listdir(base_dir)
earthquake_files = []
for base in earthquake_bases:
    matches = [f for f in all_files if f.startswith(base) and f.endswith(".npy")]
    earthquake_files.extend(matches)

earthquake_files = sorted(earthquake_files)

# Evaluate
total_segments = 0
total_anomalies = 0
all_errors = []

print("\n Evaluating Earthquake Segment Files (with Tighter Threshold)...\n")

for fname in earthquake_files:
    path = os.path.join(base_dir, fname)
    data = np.load(path).astype("float32")

    # Per-segment normalization
    means = data.mean(axis=1, keepdims=True)
    stds = data.std(axis=1, keepdims=True) + 1e-8
    data_norm = (data - means) / stds

    # Predict and calculate errors
    preds = model.predict(data_norm)
    errors = np.mean((data_norm - preds) ** 2, axis=1)
    all_errors.extend(errors)

    # Count anomalies above new threshold
    anomalies = np.sum(errors > threshold)
    total_segments += len(data)
    total_anomalies += anomalies

    print(f"{fname}: {anomalies} anomalies out of {len(data)} segments")

# Summary
print("\n Earthquake Detection Summary (Tighter Threshold):")
print(f"• Total segments analyzed: {total_segments}")
print(f"• Total anomalies detected: {total_anomalies}")
print(f"• Detection rate: {(total_anomalies / total_segments) * 100:.2f}%")

 Evaluating Earthquake Segment Files (with Tighter Threshold)...

1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 91ms/step
R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHE_segments.npy: 7 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 20ms/step
R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHN_segments.npy: 6 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R30A2_EQ_20250228T193324_10min_EHZ_segments.npy: 10 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_EHZ_segments.npy: 2 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENE_segments.npy: 16 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENN_segments.npy: 13 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
R47BB_EQ_20230722T164652_10min_ENZ_segments.npy: 15 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R5156_EQ_20230222T060119_10min_EHE_segments.npy: 2 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R5156_EQ_20230222T060119_10min_EHN_segments.npy: 6 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R5156_EQ_20230222T060119_10min_EHZ_segments.npy: 6 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R5C62_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy: 4 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R5C62_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy: 4 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17ms/step
R5C62_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy: 3 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17ms/step
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_EHZ_segments.npy: 5 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_ENE_segments.npy: 9 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_ENN_segments.npy: 13 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R5E3B_EQ_20250312T131039_10min_ENZ_segments.npy: 8 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R74A7_EQ_20220430T090645_10min_EHE_segments.npy: 1 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R74A7_EQ_20220430T090645_10min_EHN_segments.npy: 4 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 18ms/step
R74A7_EQ_20220430T090645_10min_EHZ_segments.npy: 5 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R77F9_EQ_trimmed_10min_EHE_segments.npy: 2 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R77F9_EQ_trimmed_10min_EHN_segments.npy: 3 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
R77F9_EQ_trimmed_10min_EHZ_segments.npy: 2 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHE_segments.npy: 1 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17ms/step
R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHN_segments.npy: 2 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
R853C_EQ_20240712T063946_10min_EHZ_segments.npy: 2 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHE_segments.npy: 2 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHN_segments.npy: 1 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 14ms/step
RE992_EQ_20240601T111409_10min_EHZ_segments.npy: 1 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 15ms/step
RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHE_segments.npy: 0 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16ms/step
RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHN_segments.npy: 1 anomalies out of 24 segments
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 13ms/step
RE992_EQ_20240814T022653_10min_EHZ_segments.npy: 2 anomalies out of 24 segments

 Earthquake Detection Summary (Tighter Threshold):
• Total segments analyzed: 768
• Total anomalies detected: 158
• Detection rate: 20.57%

# Plot histogram
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.hist(all_errors, bins=50, color='orange', edgecolor='black')
plt.axvline(threshold, color='red', linestyle='--', label=f"Threshold = {threshold:.4f}")
plt.title("Reconstruction Error Distribution - EQ Segments (Tighter Threshold)")
plt.xlabel("Reconstruction MSE")
plt.ylabel("Segment Count")
plt.legend()
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
plt.tight_layout()
plt.show()

Save Reconstruction errors for evaluation

# Save the EQ segment reconstruction errors from threshold 1.000 evaluation
np.save("eq_errors_threshold_1.000.npy", all_eq_errors)

# Save the Non-EQ reconstruction errors (from X_test predictions)
np.save("non_eq_errors_threshold_1.000.npy", reconstruction_errors2)

print(" EQ and Non-EQ reconstruction error files saved.")

 EQ and Non-EQ reconstruction error files saved.

Evaluation of autoencoder’s performance using the saved EQ and Non-EQ reconstruction errors

from sklearn.metrics import roc_curve, auc, precision_recall_fscore_support, confusion_matrix
import seaborn as sns

# Load the saved reconstruction errors
eq_errors = np.load("eq_errors_threshold_1.000.npy")
non_eq_errors = np.load("non_eq_errors_threshold_1.000.npy")

# Combine and label
y_true = np.concatenate([np.ones_like(eq_errors), np.zeros_like(non_eq_errors)])  # 1 = EQ, 0 = Non-EQ
y_scores = np.concatenate([eq_errors, non_eq_errors])  # MSE scores from autoencoder

# ROC Curve
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# Optimal threshold (picking the one that maximizes TPR - FPR)
optimal_idx = np.argmax(tpr - fpr)
optimal_threshold = thresholds[optimal_idx]

# Predictions using optimal threshold
y_pred = (y_scores > optimal_threshold).astype(int)

# Precision, Recall, F1
precision, recall, f1, _ = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, average='binary')

# Confusion Matrix
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# Print metrics
print(" Evaluation Metrics (Autoencoder Anomaly Detection):")
print(f"• ROC-AUC: {roc_auc:.4f}")
print(f"• Optimal Threshold: {optimal_threshold:.4f}")
print(f"• Precision: {precision:.4f}")
print(f"• Recall: {recall:.4f}")
print(f"• F1-Score: {f1:.4f}")

 Evaluation Metrics (Autoencoder Anomaly Detection):
• ROC-AUC: 0.5434
• Optimal Threshold: 0.9841
• Precision: 0.8418
• Recall: 0.6237
• F1-Score: 0.7165

# Plot ROC Curve
plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.plot(fpr, tpr, label=f"AUC = {roc_auc:.4f}", color='blue')
plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle="--", color="gray")
plt.scatter(fpr[optimal_idx], tpr[optimal_idx], color="red", label="Optimal Threshold")
plt.xlabel("False Positive Rate")
plt.ylabel("True Positive Rate")
plt.title("ROC Curve - EQ vs Non-EQ")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

# Plot Confusion Matrix 
plt.figure(figsize=(4, 4))
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d", cmap="Blues", xticklabels=["Non-EQ", "EQ"], yticklabels=["Non-EQ", "EQ"])
plt.xlabel("Predicted")
plt.ylabel("True")
plt.title("Confusion Matrix")
plt.tight_layout()
plt.show()

Exploring top 5 thresholds sorted descending by computing TPR - FPR for each threshold

# Compute TPR - FPR for each threshold
separation_scores = tpr - fpr

# Get top 5 best thresholds
top_indices = np.argsort(separation_scores)[-5:][::-1] # Top 5, sorted descending
print("\nTop 5 Thresholds Based on TPR - FPR:")
for i in top_indices:
    print(f"Threshold: {thresholds[i]:.4f} | TPR: {tpr[i]:.3f} | FPR: {fpr[i]:.3f} | TPR - FPR: {separation_scores[i]:.3f}")

Top 5 Thresholds Based on TPR - FPR:
Threshold: 0.9841 | TPR: 0.625 | FPR: 0.492 | TPR - FPR: 0.133
Threshold: 0.9837 | TPR: 0.626 | FPR: 0.497 | TPR - FPR: 0.129
Threshold: 0.9840 | TPR: 0.625 | FPR: 0.497 | TPR - FPR: 0.128
Threshold: 0.9835 | TPR: 0.628 | FPR: 0.508 | TPR - FPR: 0.119
Threshold: 0.9835 | TPR: 0.626 | FPR: 0.508 | TPR - FPR: 0.118

Precision-Recall (PR) curve using saved EQ and Non-EQ reconstruction error files.

from sklearn.metrics import precision_recall_curve, average_precision_score

# Load EQ and Non-EQ reconstruction errors
eq_errors = np.load("eq_errors_threshold_1.000.npy")
non_eq_errors = np.load("non_eq_errors_threshold_1.000.npy")

# Combine errors and create true labels
all_errors = np.concatenate([non_eq_errors, eq_errors])
labels = np.concatenate([np.zeros_like(non_eq_errors), np.ones_like(eq_errors)])

# Compute precision-recall values
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(labels, all_errors)
avg_precision = average_precision_score(labels, all_errors)

# Plot PR Curve
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(recall, precision, color='darkorange', lw=2, label=f"Avg Precision = {avg_precision:.4f}")
plt.xlabel("Recall")
plt.ylabel("Precision")
plt.title("Precision-Recall Curve: EQ vs Non-EQ")
plt.legend(loc="best")
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
plt.tight_layout()
plt.show()